bp神经网络的预测.源代码用于电力预测温度预测等

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MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络。
MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；
还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。
该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
-------目录第1章P神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测第15章SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算——建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第30章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类MATLAB

本文参考了2篇论文，并给出了matlab实现，并附有论文。
本文采用最后的预测效果前50数据预测后面10个数据。
效果如文件夹中result.jpg所示。
可以通过CSDN交流。
本文仅仅提供入门级别的实现方法。

包含灰序列生成、灰色关联分析、灰色聚类分析、灰色预测模型、灰色决策分析等包含灰序列生成、灰色关联分析、灰色聚类分析、灰色预测模型、灰色决策分析等

IDRISI是遥感与地理信息系统结合应用的系统，系统包括遥感图像处理、地理信息系统分析、决策分析、空间分析、土地利用变化分析、全球变化监测、时间序列分析、适宜性评价制图、地统计分析、元胞自动机土地动态变化趋势预测、图像分割、不确定性管理、生物栖息地评估等300多个实用而专业模块，这一软件集地理信息系统和图像处理功能于一体，依托克拉克大学研究计划的大力支持，为众多相关应用领域提供有力的研究与开发工具。
尤其在科学研究方面，IDRISI始终关注其理论、技术前沿的发展动向，不断吸收最新成果，并将其转化为扩展的功能模块加入到软件系统之中。
从1987年开始，共开发出了17个版本，2012年1月最新版IDRISISelva(热带雨林版)发布。

编写一通用的预测法分析程序，要求有一定的错误处理能力，出错后能够使程序继续运行下去，直到分析过程结束。
可通过不同的文法（通过数据表现）进行测试。
给定算术表达式文法，编写程序。
测试数据：1.算术表达式文法E→TE’E’→+TE’|-TE’|εT→FT’T’→*FT’|/FT’|%FT’|εF→(E)|id|num给定一符合该文法的句子，如id+id*id#，运行预测分析程序，给出分析过程和每一步的分析结果。

运动物体的轨迹预测，分别使用卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波以及数据拟合方法实现。
本例代码仅含无迹卡尔曼滤波部分代码。
本例仅为本人在研究轨迹预测问题时为理解算法原理所写，针对具体问题请自行斟酌算法适用性。
本例代码详解后续会在本人博客中做具体说明，欢迎讨论！

针对铝土矿连续磨矿过程球磨机节能降耗问题以及铝土矿来源复杂、品位差异大等特点,提出了球磨机多目标多模型预测控制方法.该方法首先建立状态空间浓度预测模型和粒级质量平衡加权多模型细度预测模型.然后构建了包含磨机排矿浓细度区间控制和经济性能指标的多目标优化结构的多模型预测控制策略.最后采用乘子罚函数法求解控制器局部最优解.仿真及现场试验结果表明了该方案的有效性.

作者:WilliamH.Press/BrianP.Flannery/SaulA.Teukolsky/WilliamT.Vetterling本书编写了300多个实用而有效的数值算法C语言程序。
其内容包括：线性方程组的求解，逆矩阵和行列式计算，多项式和有理函数的内插与外推，函数的积分和估值，特殊函数的数值计算，随机数的产生，非线性方程求解，傅里叶变换和FFT，谱分析和小波变换，统计描述和数据建模，常微分方程和偏微分方程求解，线性预测和线性预测编码，数字滤波，格雷码和算术码等。
全书内容丰富，层次分明，是一本不可多得的有关数值计算的C语言程序大全。
本书每章中都论述了有关专题的数学分析、算法的讨论与比较，以及算法实施的技巧，并给出了标准C语言实用程序。
这些程序可在不同计算机的C语言编程环境下运行。
本书可作为从事科学计算的科技工作者的工具书，计算机软件开发者的参考书，也可以作为大学本科生和研究生的参考书或教材。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。